具体描述
《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。
作者简介
目录信息
· · · · · · (收起)
读后感
最近一直在看Duda 英文版的模式分类，看的很头痛，在图书馆碰到了这本书，可以用来增加自信，感觉这本书的很多方面很Duda的书很相似，甚至好多内容直接就是引用的Duda的书，内容过于精简，不过好处是可能出书的时间比较晚，提到了很多Duda的书里面没有的比较前沿的知识。 确实...
评分基本上传统统计学习的知识点都梳理到了，而且有课后习题答案。当然从内容上说，很多东西会有些陈旧了，这本书是在CNN咸鱼翻身前写的，但大体内容不错，比如概率图模型这些，都做了介绍。数学基础，也没有太拘泥。每个章节会略显短，属于打骨骼的书，长肉要看其他资料，通俗性上...
评分基本上传统统计学习的知识点都梳理到了，而且有课后习题答案。当然从内容上说，很多东西会有些陈旧了，这本书是在CNN咸鱼翻身前写的，但大体内容不错，比如概率图模型这些，都做了介绍。数学基础，也没有太拘泥。每个章节会略显短，属于打骨骼的书，长肉要看其他资料，通俗性上...
评分基本上传统统计学习的知识点都梳理到了，而且有课后习题答案。当然从内容上说，很多东西会有些陈旧了，这本书是在CNN咸鱼翻身前写的，但大体内容不错，比如概率图模型这些，都做了介绍。数学基础，也没有太拘泥。每个章节会略显短，属于打骨骼的书，长肉要看其他资料，通俗性上...
用户评价
我被这本书的理论深度和广度深深吸引了。它在讲解算法时，没有回避那些核心的数学原理，而是以一种相对易懂的方式进行了阐述。比如，在介绍线性回归时，它不仅给出了公式，还解释了最小二乘法的由来和意义，甚至还提到了梯度下降法的优化过程。这种详尽的推导过程，让我对算法的内在机制有了更深刻的理解，而不是停留在“调包侠”的层面。此外，书中对各种算法的优缺点、适用场景以及它们之间的联系也进行了深入的分析。比如，在比较决策树和支持向量机时，它详细指出了各自的优势和局限性，以及在不同类型数据上的表现差异。这种对比分析非常有助于我根据实际问题选择合适的模型。而且，它还触及了一些更前沿的主题，比如深度学习的基本原理和一些经典的网络结构，虽然篇幅不多，但已经足够我初步了解这个热门领域。总的来说，这本书在理论层面做得相当扎实，对于希望深入理解机器学习原理的读者来说，绝对是一个宝藏。
评分从另一个角度看，这本书更像是一位经验丰富的导师，在循循善诱地引领你走进一个全新的领域。它并没有将复杂的概念堆砌在一起，而是精心设计了学习路径，让读者能够一步步建立起对机器学习的认知。它的语言风格温和而坚定，既充满了鼓励，又指明了前进的方向。我在阅读过程中，感觉作者非常理解初学者的困惑和挑战，因此在解释一些难点时，会反复从不同的角度进行阐述，并辅以生动的例子。这本书的结构安排也十分合理，章节之间的过渡自然流畅，逻辑清晰。我尤其欣赏它在探讨模型鲁棒性、过拟合与欠拟合等问题时，并没有简单地给出结论，而是引导读者去思考这些现象背后的原因，并提供了一些通用的解决方案。这种启发式的教学方式，不仅传授了知识，更培养了读者的批判性思维和解决问题的能力，这对于长远发展来说，其价值远超于仅仅掌握某个具体的算法。
评分这本书的风格非常适合我这样时间有限但又想快速掌握核心知识的职场人士。它并没有试图面面俱到，而是精准地抓住了机器学习最关键、最实用的部分。在讲解每一项技术时，作者都力求简洁明了，直击要点，避免了冗余的细节和复杂的数学推导，而是更多地强调“怎么做”和“为什么这么做”。我特别喜欢它在介绍不同模型时，那种“先整体后局部”的逻辑，先勾勒出模型的宏观图景，再逐步深入到关键的参数和工作流程。而且，书中穿插的许多“最佳实践”和“避坑指南”，都来自于作者丰富的实战经验，这些建议对于避免我走弯路，快速提升建模效率非常有价值。比如，关于特征选择的几点建议，就让我茅塞顿开。它让我感觉，这本书不是在教我成为一个理论家，而是在教我如何成为一个合格的机器学习工程师，能够快速有效地解决实际业务问题。
评分这本书的装帧倒是挺精美的，封面设计简约大气，很有学术范儿。拿到手里，纸张的质感也很好，摸起来挺舒服的，印刷清晰，排版也比较疏朗，不像有些技术书那样密密麻麻看得人头大。翻了几页，前言部分写得挺有诚意的，作者似乎很想把这个复杂的领域讲清楚，字里行间流露出一种循循善诱的感觉。我尤其喜欢它在介绍基本概念时，用了不少通俗易懂的比喻，比如把监督学习比作“教小孩子认猫和狗”，这种方式确实能帮助我这样的初学者快速建立起直观的理解，不至于一开始就被大量的数学公式吓退。而且，它还强调了机器学习的实际应用场景，比如在医疗诊断、金融风控、推荐系统等方面，这让我对学习这门技术产生了更强的动力，觉得它不是空中楼阁，而是能解决实际问题的强大工具。虽然我还没有深入阅读后面的章节，但仅凭这初步的感受，就已经对它充满了期待，相信它能成为我打开机器学习世界的一扇窗。
评分这本书的实践部分做得非常出色，让我这样一个理论和实践脱节的人受益匪浅。它不仅提供了清晰的代码示例，而且这些代码都经过了精心组织，易于理解和修改。书中使用的编程语言和库也是当前业界的主流，比如Python和Scikit-learn，这使得我可以无缝地将书中的知识迁移到自己的项目中去。最让我惊喜的是，它在讲解每个算法时，都紧跟着提供了相应的实践案例，从数据预处理、特征工程到模型训练、评估和调优，都给出了详细的步骤和说明。比如，在介绍分类算法时，它就用了一个真实的客户流失预测数据集，一步步带领读者完成整个建模流程，包括如何处理不平衡数据、如何进行交叉验证等等。这种“理论+实践”的模式，让我在学习过程中能够即时验证和巩固所学知识，也大大增强了我的动手能力。书中的图表也非常有帮助，清晰地展示了数据分布、模型性能等信息，让抽象的概念变得可视化。
评分讲的很晦涩，堆公式，关键还是翻译的太烂。
评分Michelle那本太老了
评分感觉有点难 看得不咋懂
评分弱爆了
评分弱爆了
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有